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财政可持续的数字治理及其法治路径

法学 2024年第7期512卷 158-172页

作者：陈治西南政法大学经济法学院

进入新发展阶段后,财政在保障政府履行各项公共责任中发挥了重要作用,但在支出负担增加而收入汲取减少的情况下,其能否持续性发挥保障作用引发了社会对财政可持续问题的普遍关注。传统的财政可持续治理模式囿于经济管理的部门思维,围绕... 详细信息

进入新发展阶段后,财政在保障政府履行各项公共责任中发挥了重要作用,但在支出负担增加而收入汲取减少的情况下,其能否持续性发挥保障作用引发了社会对财政可持续问题的普遍关注。传统的财政可持续治理模式囿于经济管理的部门思维,围绕收支调节的若干管理规则展开,导致治理效果欠佳。数字技术与财政公共治理的结合催生了财政数据开放、财政收支智能监控、财政网络平台运作等多元化的数字治理应用场景,展示了部门管理者与社会主体及不同管理者之间丰富多样的互动合作关系,也凸显出财政可持续治理新的法治化需求。通过完善财政数据开放立法的制度架构,确立财政智能监控的适用边界与利益平衡机制,强化财政平台运作中相关主体关系的规范调整,可以为推动财政可持续治理转型提供有效的法治路径。

关键词：数字治理财政可持续治理法治路径

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财税规制工具的预算约束与制度建构

经济社会体制比较 2024年第2期 95-106页

作者：陈治西南政法大学经济法学院

与传统的强制性公共规制工具相比,财税规制工具凭借财政收支的利益诱导性方式实现公共规制目的,具有其独特优势与运用价值。但由此产生的财政效应问题并未受到足够关注。因为财税规制工具的运用产生的财政效应问题,不仅关乎财政安全与... 详细信息

与传统的强制性公共规制工具相比,财税规制工具凭借财政收支的利益诱导性方式实现公共规制目的,具有其独特优势与运用价值。但由此产生的财政效应问题并未受到足够关注。因为财税规制工具的运用产生的财政效应问题,不仅关乎财政安全与可持续性,而且影响规制工具在实践中的有效施行与规制目的的最终实现。文章认为,预算是一种对政策和规制成本进行评估、排序与权衡的收支安排,将财税规制工具纳入预算约束,有利于在实现规制目的的同时确保财政可持续发展。面对财税规制工具的广泛运用,预算约束相关制度面临整体乏力、预算约束的主体权力分配滞后、预算约束对象非均衡化发展、预算约束时限不合理配置等现实挑战,需要通过有针对性的制度建构加以应对。

关键词：财税规制工具财政效应预算约束制度建构

“颠倒”的辩证法:重新理解马克思对黑格尔的超越

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南京社会科学 2024年第4期 28-35页

作者：陈治国山西大学马克思主义哲学研究所太原030006

马克思对黑格尔哲学的“颠倒”与超越不是一次性完成的,而是经过了长期的、全面的反思与批判。从总体上来看,马克思对黑格尔哲学的批判与超越,经历了哲学立场的“主谓颠倒”即倒转了黑格尔的唯心主义立场;市民社会思维方式的“改造”即... 详细信息

马克思对黑格尔哲学的“颠倒”与超越不是一次性完成的,而是经过了长期的、全面的反思与批判。从总体上来看,马克思对黑格尔哲学的批判与超越,经历了哲学立场的“主谓颠倒”即倒转了黑格尔的唯心主义立场;市民社会思维方式的“改造”即拨正了黑格尔关于经济学范畴与现实的关系;现实社会结构的“翻转”即颠倒了黑格尔资本逻辑背后“颠倒”的世界结构等三个阶段。经过哲学立场、经济学方法与资本逻辑结构的“颠倒性”批判,马克思最终实现了对黑格尔哲学的彻底超越。这种不断超越的过程,既是马克思不断深入理解黑格尔哲学思想内在价值与局限的过程,也是马克思哲学思想不断走向科学与成熟的过程。

关键词：颠倒哲学立场市民社会资本逻辑

基于日光诱导叶绿素荧光的黄淮海地区骤旱监测研究

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基于日光诱导叶绿素荧光的黄淮海地区骤旱监测研究

作者：陈治仲南京信息工程大学

学位级别：硕士

人参熏蒸联合穴位按摩对儿童低度近视患者调节功能影响的临床研究

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人参熏蒸联合穴位按摩对儿童低度近视患者调节功能影响的临床研究

作者：陈治澎长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:通过观察人参熏蒸联合穴位按摩对儿童低度近视患者调节功能的影响,探讨其在临床上的可行性,为中医适宜技术治疗儿童低度近视和改善调节功能提供客观依据。方法:本观察采用随机对照试验的方法,纳入150例(150眼,单眼发病或符合标准... 详细信息

目的:通过观察人参熏蒸联合穴位按摩对儿童低度近视患者调节功能的影响,探讨其在临床上的可行性,为中医适宜技术治疗儿童低度近视和改善调节功能提供客观依据。方法:本观察采用随机对照试验的方法,纳入150例(150眼,单眼发病或符合标准的选择患眼,双眼均发病或符合标准则选择右眼病例)满足条件的低度近视患者,随机分为3组,各50例(50眼)。其中观察组:人参熏蒸联合穴位按摩疗法配合足矫配镜及健康宣教;对照组I:穴位按摩疗法配合足矫配镜及健康宣教;对照组II:0.01%阿托品滴眼液联合穴位按摩疗法配合足矫配镜及健康宣教,观察三组UCVA、SE、AL、HK、VK、IOP以及NRA、PRA、AMP和MAF在内的调节功能变化,统计学分析三组的临床疗效。三组均以4周为1个疗程,治疗1个疗程,并在结束治疗4周后进行随访。将治疗前,治疗4周后,结束治疗4周后作为观察节点。结果:1.三组治疗前的一般资料(性别、年龄、初始戴镜情况)及各项临床指标(UCVA、SE、AL、HK、VK、IOP、NRA、PRA、AMP和MAF)横向水平比较无统计学差异(P>0.05),本研究各组数据具有可比性。2.三组治疗均对低度近视患儿的UCVA有改善效果,人参熏蒸联合穴位按摩疗法在短期内对UCVA的影响接近0.01%阿托品滴眼液联合穴位按摩疗法(P>0.05),两者均明显优于穴位按摩疗法(P0.05)。4.人参熏蒸联合穴位按摩疗法在治疗期间对PRA、MAF和AMP有缓解作用,效果优于穴位按摩疗法,而0.01%阿托品滴眼液联合穴位按摩疗法对PRA、MAF和AMP有轻度抑制作用,在脱离治疗后缓解;三组治疗均对NRA具有一定的缓解作用,组间无统计学差异(P>0.05)。结论:1.人参熏蒸联合穴位按摩疗法能够在短期内提高儿童低度近视患者的UCVA,与0.01%阿托品滴眼液联合穴位按摩疗法疗效相接近,且远优于穴位按摩疗法。2.三种治疗方案均不能改善屈光不正度数及逆转眼轴长度,且对HK、VK和IOP无明显影响。3.人参熏蒸联合穴位按摩疗法能够在短期内改善儿童低度近视患者的调节功能,效果优于单独穴位按摩疗法,但0.01%阿托品滴眼液联合穴位按摩疗法对PRA、MAF和AMP有轻度抑制作用,脱离干预后缓解。4.治疗期间,患者无明显不良反应,人参熏蒸联合穴位按摩治疗儿童低度近视患者安全性较高,适用于临床。

关键词：低度近视儿童人参熏蒸调节功能穴位按摩

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基于深度学习的胃癌CT成像分割方法研究

基于深度学习的胃癌CT成像分割方法研究

作者：陈治宏广州大学

学位级别：硕士

随着时代的发展和医学技术的进步,胃癌(Gastric Cancer,GC)的早期诊断和治疗研究受到了广泛关注。CT成像作为一种重要的医学影像技术,在GC检测和评估中扮演着不可或缺的角色。近年来,深度学习(Deep Learning,DL)技术在医学影像处理领域... 详细信息

随着时代的发展和医学技术的进步,胃癌(Gastric Cancer,GC)的早期诊断和治疗研究受到了广泛关注。CT成像作为一种重要的医学影像技术,在GC检测和评估中扮演着不可或缺的角色。近年来,深度学习(Deep Learning,DL)技术在医学影像处理领域取得了快速的发展,对GC进行自动分割成为辅助临床提高诊断效率和精确性的关键技术。然而,GC在CT影像中通常呈现低对比度,使得肿瘤与周围组织的区分变得困难,最终导致分割算法难以准确识别出肿瘤区域。其次是边界模糊问题,肿瘤边界的模糊要求算法必须能够处理和识别细微的图像特征,以实现精确的肿瘤边缘划分。最后,不同患者的胃癌影像可能因年龄、性别、病程进展等因素而显示出显著的个体差异,这要求分割算法具备强大的泛化能力,以适应这些变化。因此尽管DL已在许多医学影像处理及分割任务中表现出优秀的性能,但针对GC的“专才”自动分割算法开发仍然面临着很大的挑战。为了解决上述问题,本研究开展了以下工作:(1)本研究提出了一种带有三重视角注意力的多尺度感知网络MPTA-Net用于2D GC分割。该网络主要聚焦于两个核心设计,分别是多尺度拼接(Multi-Scale Concatenation,MS)和三重视角注意力机制(Triple-View Attention Mechanism,TA)。MS将多尺度空间信息整合到网络的分层编码过程中,以更好地保留GC的详细语义信息。TA则是可以从三个不同的视角分析特征图,专注于定位语义相关区域,从而提高分割精度。实验结果表明,所提出的模型超越了现有的主流2D分割模型,实现了较为精准的GC分割,其平均Dice指数超过了0.9。(2)本研究更进一步提出了一个注意力引导的跨分辨率协同分割网络(AttentionGuided Cross-Resolut Ion Collaborativ E Segmentation Network,ALIEN)来应对3D GC分割这一更困难但意义更大的场景,主要包括多注意力融合模块(Multi-Attention Fusion,MAF),跨分辨率融合模块(Cross-Resolution Fusion,CRF)以及尺度感知激活模块(Scale-Aware Activation,SAA)。实验结果表明,模块间具有强互补性,且所提方法取得了比当前主流3D分割模型更优的结果,在薄层和厚层3D胃癌CT上的平均Dice指标分别为0.767和0.702,有效地缓解了过分割和语义边缘模糊等问题。

关键词：深度学习胃癌分割 CT成像注意力机制特征融合

二维铬基材料作为锂离子电池阳极的第一性原理研究

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二维铬基材料作为锂离子电池阳极的第一性原理研究

作者：陈治江成都大学

学位级别：硕士

随着人类社会的不断发展,现有的锂离子电池已无法满足人们日益增长的需求。近年来,越来越多的科研工作者开始致力于研究如何提升锂离子电池的性能。其中,寻找出性能优异的锂离子电池阳极材料是解决问题的关键技术之一。目前,商业化的锂... 详细信息

随着人类社会的不断发展,现有的锂离子电池已无法满足人们日益增长的需求。近年来,越来越多的科研工作者开始致力于研究如何提升锂离子电池的性能。其中,寻找出性能优异的锂离子电池阳极材料是解决问题的关键技术之一。目前,商业化的锂离子电池阳极材料,如石墨烯,其在理论比容量和导电性方面存在局限,从而限制了整体电池性能。本文基于密度泛函理论（DFT）和从头算分子动力学（AIMD）的模拟方法,对二维铬基材料的锂电池性能从理论比容量、充放电速率和稳定性等方面进行了系统的研究,具体研究结果如下:（1）基于二维CrS作为锂离子电池阳极材料的第一性原理研究:在二维Cr X（X=S、Se、Te）材料中CrS单层表现出良好的结构稳定性、强吸附能（-2.43e V）、低迁移势垒（0.278e V）、高理论比容量（1384.61m Ag/h）和合适的平均开路电压（0.31V）等优异特性。因此,二维CrS单层材料可以作为锂离子电池理想的候选阳极材料。（2）基于Janus型CrSO作为锂离子电池阳极材料的第一性原理研究:在Cr XY（X,Y=O、S、Se、Te,X≠Y）材料中Janus型CrSO单层具有良好的结构稳定性、强吸附能（-4.27e V）、低迁移势垒（0.193e V）、高理论比容量（1606.96m Ag/h）和合适的平均开路电压（0.56V）等优异特性,该研究为Janus型TMDs材料作为锂离子电池阳极材料提供了重要参考,实现了锂离子电池性能的提升,同时为后续阳极材料的选择提供了新的方向。（3）基于缺陷型CrSO作为锂离子电池阳极材料的第一性原理研究:系统探究了不同的缺陷浓度对作为锂离子电池阳极材料性能带来的影响。其中,单点缺陷CrSO-O和双点缺陷CrSO-2O均具备良强吸附能（-4.31e V、-4.46e V）、低迁移势垒（0.176e V、0.173e V）、高理论比容量（1576m Ag/h、1697m Ag/h）和合适的平均开路电压（0.54V、0.52V）等优异特性。所以,二维缺陷型CrSO单层可以作为锂离子电池理想的候选阳极材料,并为锂离子电池中储锂技术的研发提供了新思路。

关键词：密度泛函理论锂离子电池阳极材料过渡金属硫化物

LSTM模型优化及其在中国股票指数预测中的对比研究

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LSTM模型优化及其在中国股票指数预测中的对比研究

作者：陈治颖山东财经大学

学位级别：硕士

中国共产党第二十次全国代表大会上着重提出了深化金融体制改革的核心任务,旨在强化我国金融机构服务实体经济的能力,从高有效运营中国金融体制。在实施具体政策措施的过程中,出现了许多新兴投资工具不断迎合政策与需求,提升了投资效率... 详细信息

中国共产党第二十次全国代表大会上着重提出了深化金融体制改革的核心任务,旨在强化我国金融机构服务实体经济的能力,从高有效运营中国金融体制。在实施具体政策措施的过程中,出现了许多新兴投资工具不断迎合政策与需求,提升了投资效率,提振了市场信心。其中人工智能在金融市场中的应用拉开了投资创新的帷幕,研究者们利用复杂的多维度市场数据,训练拟合智能神经网络,创造了比以往稳定性更高、预测技术更精确的神经网络模型,成功与我国金融市场特点进行了完美融合。在新时代的智能投资背景下,我国金融市场呈现以下特点:一是特大规模市场。二是坚定金融改革与开放。中国积极推进金融改革与开放,逐步放松外资准入限制,允许国外金融机构在中国设立合资企业或独资机构,并扩大金融市场准入范围。三是科技驱动创新。近年来中国金融科技领域蓬勃发展,包括移动支付、互联网金融、区块链领域等领域均呈现的不同态势的发展。科技创新旨在助推金融行业的数字化转型和智能化发展,提升金融服务效率和用户体验。尽管中国金融市场取得了长足进展,但仍然面临一些挑战,如金融风险管理、资本市场健康发展、金融科技监管等问题。因此,在现阶段背景下,将人工智能应用于风险投资领域显得尤为关键。研究表明,长短期记忆模型(LSTM)针对于我国金融市场这种复杂、长期的数据具有突破性预测优势。这就使得应用该预测模型进行高精度市场预测并成熟应用于我国投资领域成为了可能。本文通过选用国内18个不同的股票指数的时间序列数据,在对LSTM模型进行一系列优化的同时,引入了三个预测性质具有代表性的对照模型,通过比较四种模型在时间序列数据预测方面的准确性和平稳性,说明深度学习技术中的长短期记忆模型对金融时间序列预测有着更高的预测精度,能够更加稳定地预测时间序列的长期动态变化趋势。鉴于长短期记忆模型相对于其他线形及非线性模型在预测精度及稳定度上有着明显优势,其在未来金融预测以及投资智能化方面有着广阔的发展前景。此外,改良后的LSTM模型可以有效提高测模型的泛化能力,以及对各期动态趋势的预测精度。同时,人工智能在金融投资领域的应用已经取得了显著的进展。比如在量化交易领域,人工智能可以通过分析大量历史数据和实时市场数据,自动发现模式和规律,并预测股票、外汇等金融资产价格的走势。基于这些预测,可以制定交易策略进行量化交易,提高投资回报率。人工智能可以优化资产组合,通过人工智能技术,可以对大量的金融资产进行分析和建模,以找到最佳的资产组合。这有助于投资者制定风险和收益平衡的投资策略,并提高投资组合的效率和收益。另外实践证明人工智能在风险管理方面表现也十分突出。最后是情绪分析能力,研究证明人工智能还可以用于情绪分析,通过理解市场参与者的情绪和情感,并预测市场的情绪变化。这有助于投资者更好地理解市场动态,并作出相应的决策。需要注意的是,尽管人工智能在金融投资领域的应用前景广阔,但也面临一些挑战,如数据质量、模型解释性、算法稳定性等问题。这些问题需要继续研究和解决,以实现更可靠、透明和有效的人工智能金融投资应用。通过针对以上研究方向的对比研究,本文研究显示:(1)LSTM模型相较于其他模型,在股票指数预测领域对新样本数据显示出很强的适应性,具有很强的泛化能力。(2)在预测精度(预测准确率)方面,相较于其他非线性及线性模型,LSTM模型在股票指数长短期表现更加优异,尤其改良过后在一定程度上防止了梯度爆炸以及过拟合所带来的模型预测精度上的问题。(3)在预测稳定度(预测波动率)方面,LSTM模型相较于其他对照能够有效控制预测误差的范围内波动,预测稳定度有了明显的提升。

关键词：金融市场预测神经网络模型分析人工智能长短期记忆模型

“以数治税”背景下的税收征管:算法化趋向及其风险防范

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税务研究 2024年第4期 69-76页

作者：陈治赵磊磊西南政法大学经济法学院

算法是“以数治税”背景下税收征管活动的标志性变量,是推进税收征管数字化转型的核心技术要素。为了更好地处理海量税收数据、纾解税收治理负荷和促进纳税遵从转变,税务机关将算法技术广泛应用于税收征管各个场景,促使传统税收征管朝... 详细信息

算法是“以数治税”背景下税收征管活动的标志性变量,是推进税收征管数字化转型的核心技术要素。为了更好地处理海量税收数据、纾解税收治理负荷和促进纳税遵从转变,税务机关将算法技术广泛应用于税收征管各个场景,促使传统税收征管朝着一种高度算法化的趋向演进。而将“以数治税”理念贯穿于税收征管全过程,不仅需要技术驱动,更需要制度保障。面对税收征管算法化的可能风险,应当从“以数治税”法定依据的补足、技术性正当程序的调适、税务算法监督审查机制的建立、多元归责模式的构造等方面来设置具有前瞻性的风险防范制度。

关键词：以数治税税收征管税收治理税务算法